公司一般用什么軟件數(shù)據(jù) 分析?數(shù)據(jù)分析R和Python和Python哪個(gè)更合適數(shù)據(jù)分析field?當(dāng)我們要選擇一種編程語言的時(shí)候數(shù)據(jù) 分析,我相信大多數(shù)人都會(huì)想到R和Python,但是在這兩種非常強(qiáng)大靈活的語言之間選擇是非常困難的數(shù)據(jù) 分析。一般來說數(shù)據(jù) Excel比較小的數(shù)據(jù)More數(shù)據(jù)Library、數(shù)據(jù) Database一般比較大的在SQL數(shù)據(jù)HiveSpark一般用于這些SPSS和。
今年1月,微軟開始收購revolution analytics數(shù)據(jù)分析company。該公司成立于2007年,其著名產(chǎn)品是“R”統(tǒng)計(jì)編程語言,目前在全球擁有超過200萬用戶。今天,微軟正式完成對(duì)RevolutionAnalytics的收購,RevolutionAnalytics團(tuán)隊(duì)現(xiàn)已成為微軟員工。目前微軟對(duì)于RevolutionAnalytics和R語言有一個(gè)很大的計(jì)劃。有博客稱,R語言和RevolutionAnalytics技術(shù)將應(yīng)用于微軟數(shù)據(jù)平臺(tái)產(chǎn)品。
而且新技術(shù)的應(yīng)用會(huì)讓Da-1分析變得更簡(jiǎn)單更容易。對(duì)于企業(yè)用戶,微軟將繼續(xù)支持RevolutionR企業(yè)版產(chǎn)品,包括在Linux、Teradata和Hadoop等平臺(tái)上的部署。微軟表示,未來用戶和合作伙伴將享受到更簡(jiǎn)單、更高效的服務(wù),-1分析將走近每一個(gè)人。
Python和R是統(tǒng)計(jì)學(xué)中最流行的兩種編程語言。R的功能性主要是統(tǒng)計(jì)人員在開發(fā)的時(shí)候考慮的(R有強(qiáng)大的可視化功能),Python因?yàn)楹?jiǎn)單易懂的語法被大家接受。R RossIhaka和RobertGentleman在1995年用S語言創(chuàng)造了開源語言R,旨在提供更好更人性化的方式來做-1分析、統(tǒng)計(jì)和圖形模型。
這使得中文中的R成為世界上企業(yè)使用的增長(zhǎng)最快的統(tǒng)計(jì)語言之一。R的主要優(yōu)勢(shì)是它有一個(gè)龐大的社區(qū),由郵件列表、用戶貢獻(xiàn)的文檔和一個(gè)非?;钴S的堆棧溢出組支持。還有CRAN image,一個(gè)包含R包的知識(shí)庫,用戶可以很容易地創(chuàng)建它。這些包包含了R和數(shù)據(jù)中的函數(shù),到處都是R網(wǎng)站的備份文件,一模一樣。用戶可以選擇最接近您的映像來訪問最新的技術(shù)和功能,而無需從頭開始開發(fā)。
3、公司一般使用什么大 數(shù)據(jù) 分析軟件?分析常用的Excel、SPSS、R、Python、SQL、Hive、Spark。一般來說數(shù)據(jù) Excel較小的數(shù)據(jù)More數(shù)據(jù)Library、數(shù)據(jù) Database一般較大的在SQL數(shù)據(jù)HiveSpark一般用于這些SPSS和r,下載和安裝說明可以看網(wǎng)頁鏈接頂部的文章。
4、 數(shù)據(jù) 分析用r還是pythonR和Python更適合數(shù)據(jù)分析domain?在某些情況下誰會(huì)有優(yōu)勢(shì)?還是一個(gè)生來就比另一個(gè)各方面都好?當(dāng)我們要選擇一種編程語言的時(shí)候數(shù)據(jù) 分析,我相信大多數(shù)人都會(huì)想到R和Python,但是在這兩種非常強(qiáng)大靈活的語言之間選擇是非常困難的數(shù)據(jù) 分析。我承認(rèn)我沒能從這兩種數(shù)據(jù)科學(xué)家們最喜歡的語言中選出更好的語言。因此,為了使事情變得有趣,本文將介紹這兩種語言的一些詳細(xì)信息,并將決定權(quán)留給讀者。
然而,在我看來,這兩種語言之間實(shí)際上有很強(qiáng)的相關(guān)性。StackOverflow趨勢(shì)對(duì)比上圖顯示了這兩種語言自2008年(StackOverflow成立)以來隨時(shí)間的變化,r和Python在數(shù)據(jù) science領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)激烈。我們來看看他們各自的平臺(tái)份額,對(duì)比一下2016年和2017年,相關(guān)推薦:Python入門。接下來,我們將從適用場(chǎng)景、數(shù)據(jù)處理能力、任務(wù)、安裝難度、開放工具等方面來進(jìn)一步了解這兩種語言。